🚀 Neo4j без сервера: GraphForge запускает полноценный Cypher прямо внутри Python-скрипта

GraphForge занимает редкую нишу между NetworkX и серверными графовыми БД. Вы получаете встроенный графовый движок на Rust, полный openCypher и хранение проекта в обычной директории.

Что внутри:

- четыре независимых слоя на Rust: parser → IR → planning → execution;
- результаты сразу возвращаются как Apache Arrow Table;
- данные легко передаются в Pandas и Polars;
- постоянное хранение построено на Parquet;
- встроены PageRank, Louvain и гибридный текстово-векторный поиск;
- Python- и Node.js-биндинги работают поверх одного движка.

from graphforge import GraphForge

graph = GraphForge("research/")

result = graph.execute("""
    MATCH (a)-[:CITES]->(b)
    RETURN a.title, b.title
""")

print(result.to_pandas())

При этом GraphForge честно позиционируется как инструмент исследовательского и notebook-масштаба. Для миллиардных графов, высокой нагрузки и многопользовательского доступа по-прежнему нужна серверная БД.

Python и Node.js доступны сейчас, Swift и Kotlin находятся в планах. Лицензия — Apache 2.0.

https://github.com/CurateLabs/graphforge

#RustLang #Python #OpenSource #GraphDatabase #DataScience #KnowledgeGraph

XY - новая open-source библиотека визуализации от команды Reflex. Она пытается объединить удобство Matplotlib с интерактивностью браузерных графиков и производительностью Rust.

Для больших датасетов Rust-ядро XY вычисляет только то, что реально можно показать при текущем разрешении экрана. При приближении данные уточняются и появляются исходные точки.

import xy

chart = xy.line_chart(
    xy.line(
        [1, 2, 3, 4, 5],
        [120, 180, 165, 240, 310]
    )
)

chart

Есть даже совместимость с привычным стилем Matplotlib:

import xy.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
plt.show()

По собственному бенчмарку разработчиков на Apple M5 Pro:

- 100 млн точек в density-режиме - ~0,081 с;
- 100 млн реальных маркеров без агрегации - ~1,34 с;
- библиотека уже использовалась для визуализации датасета OpenStreetMap примерно на 10 млрд точек.

Под капотом:

Python API
   ↓
ColumnStore
   ↓
Rust compute
   ↓
binary buffers
   ↓
WebGL2 / Canvas

Графики интерактивные: pan, zoom, hover, selection и linked charts. Их можно использовать в Jupyter и веб-приложениях, а затем экспортировать в HTML, PNG, SVG или PDF.

Установка:

pip install xy

Если подход оправдает себя, XY может стать интересной альтернативой связке Matplotlib + Plotly для действительно больших датасетов.

Источник:
https://github.com/reflex-dev/xy

#Python #DataScience #Visualization #Rust